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Enregistrement W2058905360 · doi:10.2460/ajvr.2002.63.1140

Effect of prolonged water immersion on equine hoof epidermis in vitro

2002· article· en· W2058905360 sur OpenAlexaff
Ilka Wagner, David M. Hood

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Veterinary Research · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueVeterinary Equine Medical Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHoofDistilled waterAnatomyChemistryImmersion (mathematics)BiophysicsEpitheliumBiologyChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the effect of prolonged water exposure on tissue mass and solutes of outer and inner layers of the stratum medium, sole, frog, and the stratum medium (SMZA) zona alba layer of horses' hooves. SPECIMEN POPULATION: 10 hooves from 10 horses without foot abnormalities. PROCEDURES: Hoof wall tissue specimens were obtained and immersed for 10 days in distilled deionized water. Serial changes in mass were recorded during the immersion period. Subsequently, osmolarity and Na+, K, Cl-, and protein concentrations of the immersion solution were quantified. RESULTS: Fully cornified outer hoof wall, sole, and frog epidermal structures increased in mass, whereas the SMZA lost mass when immersed in water. All hoof structures had a variable loss of crystalloids during immersion, but none of the specimens lost proteins. The frog epidermis was distinct in that total solute lost during immersion could not be ascribed to N+, K+, and Cl-. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Data support a 2-compartment model for the fully cornified outer stratum medium, frog, and sole that permits the exchange of crystalloids, but not proteins, across the cell membrane and infers that topical agents containing proteins cannot benefit the hoof. The unique osmotic behavior of the SMZA relative to other hoof structures suggests the hypothesis that it is composed of transitional epithelial cells. The solutes lost from frog epithelium are interpreted to reflect its unique lipid composition.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,786
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,180
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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